# 损失函数 net_loss = SoftmaxCrossEntropyWithLogitssparse=Truereduction=mean # sparse输出不是one hot编码时设为Ture # 优化器 lr = 0001 # 学习率 momentum = 09 # 动量 net_opt = nnMomentumnettrainable_params lr momentum #
在训练模型时，可以创建一个LossMonitor回调函数并传递给model.train()函数。该回调函数会在每个epoch结束后打印该epoch的平均损失值。同时，可以设置per_print_times参数来控制打印频率，例如每个batch打印一次或每个epoch打印一次。通过查看打印的信息，可以得到损失函数的曲线。
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